МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОМПЬЮТЕРНОГО АНАЛИЗА АРХИТЕКТУРНОЙ ТЕРМИНОЛОГИИ В ОБУЧЕНИИ ПРОФЕССИОНАЛЬНО ОРИЕНТИРОВАННОМУ ИНОСТРАННОМУ ЯЗЫКУ

Аннотация

В настоящей статье исследуется распределение архитектурной терминологии в курсах английского языка для специальных целей (ESP), разработанных для будущих архитекторов, на трёх уровнях владения языком: элементарном (A1), предпороговом (A2) и пороговом (B1). Эмпирическую основу исследования составляет специально созданный корпус, включающий тексты из трёх профессионально ориентированных учебников: Professional English in Use: Architecture (Коновалова Е.Н.), English for Architects (Безручко Е.Н.) и English for Construction Universities (Лукина Л.В.). Тексты корпуса были оцифрованы и предварительно обработаны посредством нормализации регистра, удаления стоп-слов и токенизации, после чего подвергнуты частотному анализу и тематическому моделированию с использованием библиотек Python, NLTK и gensim. Частотные распределения и визуализации - столбчатые и круговые диаграммы, тематические карты pyLDAvis - позволили выявить компактное высокочастотное ядро архитектурной лексики (architecture, building, construction, materials, design), три тематических кластера (конструктивные элементы, материалы, принципы проектирования) и одну доминирующую LDA-тему, представляющую концептуальное ядро корпуса. На основе частотных данных, тематической принадлежности и контекстуальных паттернов употребления предложена дифференцированная по уровням модель распределения терминологии для континуума A1–B1. Данная модель применяется при проектировании VR-заданий: от называния и описания базовых пространственных элементов в виртуальной среде на уровне A1 до сложных проектных заданий, интегрирующих понятия формы, стиля и устойчивого развития, на уровне B1. Полученные результаты свидетельствуют о том, что сочетание корпусно-лингвистических методов и иммерсивных VR-технологий обеспечивает более эмпирически обоснованную траекторию освоения архитектурной лексики, согласуя лексический отбор с аутентичными частотными профилями и тематической структурой академических текстов, тем самым повышая общую эффективность обучения ESP.